Improving CNN-based Person Re-identification using score Normalization

Person re-identification (PRe-ID) is a crucial task in security, surveillance, and retail analysis, which involves identifying an individual across multiple cameras and views. However, it is a challenging task due to changes in illumination, background, and viewpoint. Efficient feature extraction and metric learning algorithms are essential for a successful PRe-ID system. This paper proposes a novel approach for PRe-ID, which combines a Convolutional Neural Network (CNN) based feature extraction method with Cross-view Quadratic Discriminant Analysis (XQDA) for metric learning. Additionally, a matching algorithm that employs Mahalanobis distance and a score normalization process to address inconsistencies between camera scores is implemented. The proposed approach is tested on four challenging datasets, including VIPeR, GRID, CUHK01, and PRID450S, and promising results are obtained. For example, without normalization, the rank-20 rate accuracies of the GRID, CUHK01, VIPeR and PRID450S datasets were 61.92%, 83.90%, 92.03%, 96.22%; however, after score normalization, they have increased to 64.64%, 89.30%, 92.78%, and 98.76%, respectively. Accordingly, the promising results on four challenging datasets indicate the effectiveness of the proposed approach.Comment: 5 pages, 6 figures and 2 table

Hereditary breast cancer in Middle Eastern and North African (MENA) populations: identification of novel, recurrent and founder BRCA1 mutations in the Tunisian population

Germ-line mutations in BRCA1 breast cancer susceptibility gene account for a large proportion of hereditary breast cancer families and show considerable ethnic and geographical variations. The contribution of BRCA1 mutations to hereditary breast cancer has not yet been thoroughly investigated in Middle Eastern and North African populations. In this study, 16 Tunisian high-risk breast cancer families were screened for germline mutations in the entire BRCA1 coding region and exon–intron boundaries using direct sequencing. Six families were found to carry BRCA1 mutations with a prevalence of 37.5%. Four different deleterious mutations were detected. Three truncating mutations were previously described: c.798_799delTT (916 delTT), c.3331_3334delCAAG (3450 delCAAG), c.5266dupC (5382 insC) and one splice site mutation which seems to be specific to the Tunisian population: c.212 + 2insG (IVS5 + 2insG). We also identified 15 variants of unknown clinical significance. The c.798_799delTT mutation occurred at an 18% frequency and was shared by three apparently unrelated families. Analyzing five microsatellite markers in and flanking the BRCA1 locus showed a common haplotype associated with this mutation. This suggests that the c.798_799delTT mutation is a Tunisian founder mutation. Our findings indicate that the Tunisian population has a spectrum of prevalent BRCA1 mutations, some of which appear as recurrent and founding mutations

Analyse d'images d’expressions faciales et orientation de la tête basée sur la profondeur

Au cours des deux dernières décennies, le système de la reconnaissance automatique de visage est devenu l'une des tâches les plus intéressantes dans le domaine de la vision par ordinateur. Ces systèmes ont attirés beaucoup d'intérêt en raison de leurs diverses applications dans la vie humaine. La reconnaissance de visage est une approche biométrique basée sur des méthodes automatiques pour vérifier l'identité des personnes à base de modalités. Cette thèse est consacrée à la vérification automatique de visage basée sur les images de profondeurs 3D. Malheureusement, les conditions non contrôlées telles que les variations d'illuminations, les expressions faciales et les variations de poses affectent négativement les performances de ces systèmes surtout les systèmes basés sur les images 2D. L'obtention d'une performance élevée dans le monde réel reste donc un problème ouvert. Récemment, les travaux de recherche sont tournés vers la reconnaissance de visage utilisant l’information faciale 3D qui représente des caractéristiques plus discriminantes. Dans un premier temps, nous menons une étude approfondie des techniques récentes de la reconnaissance faciale 3D ainsi qu’algorithmes qui traitent les difficultés mentionnées. Ensuite, une nouvelle méthode de détection de visage est proposée : la segmentation de la zone du visage avec les courbes de projection intégrale IPC (Integral Projection Curves) suivi par la localisation de bout du nez. Les résultats obtenus sur les bases de données CASIA3DV4 et GavabDB et leurs comparaisons avec les travaux de l’état de l’art confirment tout l’intérêt de la bonne précision de la détection pour un système de reconnaissance efficace. Enfin, nous proposons un nouveau cadre pour la vérification 3D du visage en utilisant la réduction de la dimensionnalité basée sur les histogrammes des descripteurs locaux multi-blocs. À cet effet, cinq descripteurs locaux sont évalués, LBP (Local Binary Patterns), TPLBP (Three-Patch Local Binary Patterns), FPLBP (Four-Patch Local Binary Patterns), BSIF (Binarized Statistical Image Features) et LPQ (Local Phase Quantization). Des expériences sur les combinaisons de ces descripteurs au niveau des caractéristiques à l'aide d’une concaténation des histogrammes sont effectuées. La performance de l'approche proposée est évaluée avec différents algorithmes de réduction de la dimension: Principal Component Analysis (PCA), Orthogonal Locality Preserving Projection (OLPP) et PCA (Principal Composant Analyses) + EFM (Enhanced Fisher linear discriminant Model). La multi-classe machine à vecteurs de support (SVM) est utilisée comme un classificateur pour effectuer la vérification entre les imposteurs et les clients. Nous proposons aussi une nouvelle stratégie de vérification de visage 3D robuste et efficace aux grandes variations des poses en utilisant, l'apprentissage par les angles d'Euler (poses : ± 60° selon l’axe Y) et la modélisation tensorielle basée sur la méthode proposée HOSVD (Higher Order Singular Value Decomposition) + PCA+EFM en utilisant l’algèbre multilinéaire

3D Face Verification across pose based on Euler rotation and tensors.

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Efficient Tensor-Based 2D+3D Face Verification.

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3D Face Verification across pose based on Euler rotation and tensors.

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A Novel Hybrid Approach for 3D Face Recognition Based on Higher Order Tensor

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Multilinear Enhanced Fisher Discriminant Analysis for robust multimodal 2D and 3D face verification

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Multilinear Enhanced Fisher Discriminant Analysis for robust multimodal 2D and 3D face verification

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Efficient Tensor-Based 2D+3D Face Verification.

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